GRAIL: Gradient-Based Adaptive Unlearning for Privacy and Copyright in LLMs

📄 arXiv: 2504.12681v1 📥 PDF

作者: Kun-Woo Kim, Ji-Hoon Park, Ju-Min Han, Seong-Whan Lee

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-17

备注: Accepted by IJCNN 2025

💡 一句话要点

GRAIL：基于梯度的自适应解学习框架，用于LLM中的隐私和版权保护

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 解学习 隐私保护 版权保护 梯度分析 自适应学习 知识保留

📋 核心要点

  1. 现有LLM解学习方法在多领域知识交织时，面临过度删除知识或性能下降的挑战。
  2. GRAIL利用多领域梯度信息，区分解学习和保留范围，并自适应地进行参数级定位。
  3. 实验表明，GRAIL在解学习成功率相当的情况下，知识保留成功率比现有方法提升高达17%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在海量数据集上训练，经常学习到敏感信息，这引发了重要的社会和法律问题，例如“被遗忘权”。从头开始重新训练整个模型以删除不需要的信息既昂贵又不切实际。此外，现有的单领域解学习方法无法解决多领域场景，在多领域场景中，知识交织在一起，例如隐私和版权，从而产生重叠的表示，导致过度的知识移除或性能下降。为了解决这些问题，我们提出了一种新的多领域解学习框架GRAIL（GRadient-based AdaptIve unLearning）。GRAIL利用来自多个领域的梯度信息来精确区分解学习范围和保留范围，并应用自适应的参数级定位策略来选择性地删除目标知识，同时为每个领域保留关键参数。在解学习基准上的实验结果表明，GRAIL实现了与现有方法相当的解学习成功率，同时与先前的最先进方法相比，知识保留成功率提高了17%。我们的发现为有效管理和规范大规模预训练语言模型中的敏感信息建立了一个新的范例。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中存在的隐私和版权问题，即模型在训练过程中学习到的敏感信息需要被移除。现有方法，特别是单领域解学习方法，在处理多领域知识交织的情况时表现不佳，容易导致过度删除知识或模型性能下降。重新训练整个模型成本高昂且不切实际。

核心思路：GRAIL的核心思路是利用梯度信息来区分需要解学习的知识和需要保留的知识。通过分析来自多个领域的梯度，GRAIL能够更精确地确定哪些参数与需要删除的知识相关，哪些参数与需要保留的知识相关。这种方法避免了盲目地删除所有相关参数，从而提高了知识保留率。

技术框架：GRAIL框架主要包含以下几个阶段：1) 梯度计算：计算多个领域（例如隐私和版权）的梯度信息。2) 范围区分：利用梯度信息区分需要解学习的范围和需要保留的范围。3) 自适应参数定位：应用自适应的参数级定位策略，选择性地删除目标知识，同时保留关键参数。4) 模型更新：根据定位结果更新模型参数。

关键创新：GRAIL的关键创新在于其多领域梯度分析和自适应参数定位策略。与现有方法相比，GRAIL能够更精确地识别和删除目标知识，同时最大限度地保留模型性能。这种方法特别适用于处理多领域知识交织的情况，避免了过度删除知识的问题。

关键设计：GRAIL的关键设计包括：1) 使用多个领域的梯度信息来指导解学习过程。2) 设计了一种自适应的参数级定位策略，该策略能够根据梯度信息动态地调整解学习的范围。3) 使用特定的损失函数来优化解学习过程，以确保目标知识被有效删除，同时保留模型性能。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GRAIL在解学习基准上取得了与现有方法相当的解学习成功率，同时知识保留成功率比先前的最先进方法提高了高达17%。这表明GRAIL能够在有效删除目标知识的同时，最大限度地保留模型性能，尤其是在多领域知识交织的情况下。

🎯 应用场景

GRAIL框架可应用于各种需要保护隐私和版权的大型语言模型。例如，它可以用于删除模型中包含的个人身份信息、受版权保护的文本或恶意内容。该技术有助于LLM满足法律法规要求，提升用户信任度，并促进LLM在安全和负责任的环境中部署。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) trained on extensive datasets often learn sensitive information, which raises significant social and legal concerns under principles such as the "Right to be forgotten." Retraining entire models from scratch to remove undesired information is both costly and impractical. Furthermore, existing single-domain unlearning methods fail to address multi-domain scenarios, where knowledge is interwoven across domains such as privacy and copyright, creating overlapping representations that lead to excessive knowledge removal or degraded performance. To tackle these issues, we propose GRAIL (GRadient-based AdaptIve unLearning), a novel multi-domain unlearning framework. GRAIL leverages gradient information from multiple domains to precisely distinguish the unlearning scope from the retention scope, and applies an adaptive parameter-wise localization strategy to selectively remove targeted knowledge while preserving critical parameters for each domain. Experimental results on unlearning benchmarks show that GRAIL achieves unlearning success on par with the existing approaches, while also demonstrating up to 17% stronger knowledge retention success compared to the previous state-of-art method. Our findings establish a new paradigm for effectively managing and regulating sensitive information in large-scale pre-trained language models.